¿Por qué?

• Trabajamos con datos
• Invertir tiempo en lo que importa

¿Por qué?

• integrasión de principio a fin
• automatizacion, reportes y reproducibilidad
• gráficos
• paquetes y comunidad

¿Qué es lo que lo hace tan intimidante?

análisis <—-> programación

• tidyverse

The tidyverse is an opinionated collection of R packages designed for data science. All packages share an underlying design philosophy, grammar, and data structures.

include_graphics('images/data-science-explore.png')

• tidy data

Tidy data sets are arranged such that each variable is a column and each observation (or case) is a row

not_tidy <- tibble(Año            = c(2017, 2018, 2019),
                   Cualitativo    = c(5, 4, 1),
                   Cuantitativo   = c(15, 16, 1),
                   Organizacional = c(4, 3, 0))
not_tidy

## # A tibble: 3 x 4
##     Año Cualitativo Cuantitativo Organizacional
##   <dbl>       <dbl>        <dbl>          <dbl>
## 1  2017           5           15              4
## 2  2018           4           16              3
## 3  2019           1            1              0

• tidy data

Tidy data sets are arranged such that each variable is a column and each observation (or case) is a row

tidy <- not_tidy %>% 
  gather('Unidad', 'n', -Año)

tidy %>% head()

## # A tibble: 6 x 3
##     Año Unidad           n
##   <dbl> <chr>        <dbl>
## 1  2017 Cualitativo      5
## 2  2018 Cualitativo      4
## 3  2019 Cualitativo      1
## 4  2017 Cuantitativo    15
## 5  2018 Cuantitativo    16
## 6  2019 Cuantitativo     1

Estructura de datos estandarizada para poder utilizar las herramientas de tidyverse.

Utilizar R y tidyverse para el manejo de base de datos:

• Lectura de bases de datos
• Manipulación de variables
• Uso y manejo de etiquetas

Uso de directorio y matrícula de alumnos de 2018, provista por el MINEDUC.

Queremos obtener la siguiente información según establecimiento:

• Categorizar establecimientos según áreas del Gran Santiago
• Establecimientos según si son CH y/o TP
• Establecimientos con enseñanza básica y/o media
• Número de hombres y mujeres por establecimiento
• Edad promedio de sus estudiantes NNA

library(readxl) # Lectura de archivos excel
library(haven) # Lectura de SPSS o Stata
library(tidyverse) # Básico: dplyr, tidyr, purrr, stringr, forcats
library(janitor) # Arreglo de nombres y tablas

library(sjlabelled) # Manejo de etiquetas
library(sjmisc) # Funciones de ayuda

library(knitr) # Creación de documentos mediante Rmarkdown

Datos de comunas que componen el Gran Santiago

• xlsx: readxl::read_excel

df_gran_santiago <- read_excel('../data/gran_santiago.xlsx',
                               sheet = 1,
                               trim_ws = TRUE)

Tips:

• Designar rangos específicos para leer información (range =)
• Saltar algunas filas en blanco (skip =)

Explorar base de datos:

¿Cómo se ve la base de datos que acabo de leer?

glimpse(df_gran_santiago)

## Observations: 34
## Variables: 3
## $ comuna  <dbl> 13101, 13118, 13120, 13123, 13129, 13130, 13104, 13107, …
## $ ncomuna <chr> "Santiago", "Macul", "Ñuñoa", "Providencia", "San Joaquí…
## $ zonas   <chr> "Centro", "Centro", "Centro", "Centro", "Centro", "Centr…

Matrícula de alumnos 2018.

• CSV: readr::read_csv o readr::read_csv2.

Diferencia entre funciones es el delimitador de columnas. Para datos en Chile, en general, se usaría read_csv2.

df_mat_18 <- read_csv2('../data/20181005_Matrícula_unica_2018_20180430_PUBL.gs.csv.zip')

Tips:

• Se puede leer csv comprimidos en zip
• Se puede configurar los parámetros si se quisiese (read_delim)

¿Cuáles son el nombre de las variables de la base de matrícula?

names(df_mat_18)

##  [1] "AGNO"           "RBD"            "DGV_RBD"        "NOM_RBD"       
##  [5] "COD_REG_RBD"    "COD_PRO_RBD"    "COD_COM_RBD"    "NOM_COM_RBD"   
##  [9] "COD_DEPROV_RBD" "NOM_DEPROV_RBD" "COD_DEPE"       "COD_DEPE2"     
## [13] "RURAL_RBD"      "ESTADO_ESTAB"   "COD_ENSE"       "COD_ENSE2"     
## [17] "COD_ENSE3"      "COD_GRADO"      "COD_GRADO2"     "LET_CUR"       
## [21] "COD_JOR"        "COD_TIP_CUR"    "COD_DES_CUR"    "MRUN"          
## [25] "GEN_ALU"        "FEC_NAC_ALU"    "EDAD_ALU"       "COD_REG_ALU"   
## [29] "COD_COM_ALU"    "NOM_COM_ALU"    "COD_SEC"        "COD_ESPE"      
## [33] "COD_RAMA"       "ENS"

¿Cuál es el tamaño de la base?

dim(df_mat_18)

## [1] 354062     34

Directorio de establecimientos

• SPSS: haven::read_sav

df_dir_18 <- read_sav('../data/20181005_Directorio_Oficial_EE_2018_20180430_PUBL.rm.sav')

Tips:

• Lee etiquetas de preguntas y variables.

¿Cuál eses son las etiquetas de las variables en la base?

sjlabelled::get_label(df_dir_18)

##                    AGNO                     RBD                 DGV_RBD 
##                   "Año"                      ""                      "" 
##                 NOM_RBD                    MRUN          RUT_SOSTENEDOR 
##         "Nombre de RBD"                      ""                      "" 
##              P_JURIDICA             COD_REG_RBD             COD_PRO_RBD 
##                      ""                      ""                      "" 
##             COD_COM_RBD             NOM_COM_RBD          COD_DEPROV_RBD 
##                      ""                      ""                      "" 
##          NOM_DEPROV_RBD                COD_DEPE               COD_DEPE2 
##                      "" "Código de dependencia"                      "" 
##               RURAL_RBD                 LATITUD                LONGITUD 
##             "Ruralidad"                      ""                      "" 
##                  ENS_01                  ENS_02                  ENS_03 
##                      ""                      ""                      "" 
##                  ENS_04                  ENS_05                  ENS_06 
##                      ""                      ""                      "" 
##                  ENS_07                  ENS_08                  ENS_09 
##                      ""                      ""                      "" 
##               MATRICULA            ESTADO_ESTAB           ORI_RELIGIOSA 
##                      ""                      ""                      "" 
##          ORI_OTRO_GLOSA          PAGO_MATRICULA            PAGO_MENSUAL 
##                      ""                      ""                      "" 
##              ens_basica 
##                      ""

¿Y las etiquetas de los niveles?

df_dir_18 %>% 
  select(COD_DEPE) %>% 
  sjlabelled::get_labels()

## $COD_DEPE
## [1] "Corporación Municipal"                 
## [2] "Municipal DAEM"                        
## [3] "Particular subvencionado"              
## [4] "Particupar pagado"                     
## [5] "Corporación de Administración Delegada"
## [6] "Servicio Local de Educación"

Para el manejo de base de datos, usaremos dplyr. En resumen:

• filter: filtra casos según una condición
• select: selecciona variables según nombre
• mutate: crea variables
• group_by: agrupa casos según una variable
• summarise: crea resumen de variables

Todos estos verbos se enlazan con la pipa %>%

Permite poner comnandos según secuencia de ejecución.

Hace la lectura de código más sencilla y clara.

exp(sqrt(9))

## [1] 20.08554

9 %>% 
  sqrt(.) %>% 
  exp(.)

## [1] 20.08554

x <- 9
x <- sqrt(x)
exp(x)

## [1] 20.08554

Hay muy buenos cheetsheets donde se pueden revisar diversas funciones existentes.

knitr::include_graphics('dplyr.pdf')

Utilizaré base de df_gran_santiago porque es más pequeña que las otras dos.

¿Cómo se ve la base de datos que acabo de leer?

• Ver primeras tres filas head().
• Ver últimas filas con tail()

df_gran_santiago %>% head(3)

## # A tibble: 3 x 3
##   comuna ncomuna  zonas 
##    <dbl> <chr>    <chr> 
## 1  13101 Santiago Centro
## 2  13118 Macul    Centro
## 3  13120 Ñuñoa    Centro

df_gran_santiago %>% tail(3)

## # A tibble: 3 x 3
##   comuna ncomuna      zonas
##    <dbl> <chr>        <chr>
## 1  13131 San Ramón    Sur  
## 2  13201 Puente Alto  Sur  
## 3  13401 San Bernardo Sur

Usar función filter().

df_gran_santiago %>% 
  filter(zonas == 'Norte')

## # A tibble: 6 x 3
##   comuna ncomuna       zonas
##    <dbl> <chr>         <chr>
## 1  13104 Conchalí      Norte
## 2  13107 Huechuraba    Norte
## 3  13108 Independencia Norte
## 4  13125 Quilicura     Norte
## 5  13127 Recoleta      Norte
## 6  13128 Renca         Norte

Ordenar la base en base al código comunal arrange(comuna).

df_gran_santiago %>% arrange(comuna) %>% head(3)

## # A tibble: 3 x 3
##   comuna ncomuna     zonas   
##    <dbl> <chr>       <chr>   
## 1  13101 Santiago    Centro  
## 2  13102 Cerrillos   Poniente
## 3  13103 Cerro Navia Poniente

¿Cuál es la cantidad de comunas por zona? Agrupar por zona group_by(zonas) y luego calcular dato por grupo summarise().

df_gran_santiago %>% 
  group_by(zonas) %>% 
  summarise(comunas_n = n())

## # A tibble: 5 x 2
##   zonas    comunas_n
##   <chr>        <int>
## 1 Centro           6
## 2 Norte            6
## 3 Oriente          5
## 4 Poniente         9
## 5 Sur              8

¿Cuál es el número de alumnos según dependencia?

df_mat_18 %>% 
  group_by(COD_DEPE2) %>% 
  summarise(alumnos_n = n())

## # A tibble: 4 x 2
##   COD_DEPE2 alumnos_n
##       <dbl>     <int>
## 1         1     90117
## 2         2    123270
## 3         3    129913
## 4         4     10762

¿Podemos agregar la proporción?

df_mat_18 %>% 
  group_by(COD_DEPE2) %>% 
  summarise(alumnos_n = n()) %>% 
  mutate(alumnos_prop = alumnos_n / sum(alumnos_n))

## # A tibble: 4 x 3
##   COD_DEPE2 alumnos_n alumnos_prop
##       <dbl>     <int>        <dbl>
## 1         1     90117       0.255 
## 2         2    123270       0.348 
## 3         3    129913       0.367 
## 4         4     10762       0.0304

¿Y si queremos saber el número de alumnos por sexo?

• Alternativa no-tidy

df_mat_18 %>% 
  group_by(COD_DEPE2) %>% 
  summarise(alumnos_mas_n = sum(GEN_ALU == 1),
            alumnos_fem_n = sum(GEN_ALU == 2)) %>% 
  mutate_at(vars(starts_with('alumnos')), funs(prop = ./sum(.)))

## # A tibble: 4 x 5
##   COD_DEPE2 alumnos_mas_n alumnos_fem_n alumnos_mas_n_pr… alumnos_fem_n_pr…
##       <dbl>         <int>         <int>             <dbl>             <dbl>
## 1         1         49402         40715            0.274             0.235 
## 2         2         60457         62813            0.335             0.362 
## 3         3         66029         63884            0.366             0.368 
## 4         4          4626          6136            0.0256            0.0354

¿Y si queremos saber el número de alumnos por sexo? ¡Agrupar por la variable de sexo!

• Alternativa tidy

df_mat_18 %>% 
  group_by(COD_DEPE2, GEN_ALU) %>% 
  summarise(alumnos_n = n()) %>% 
  mutate(alumnos_prop = alumnos_n / sum(alumnos_n))

## # A tibble: 8 x 4
## # Groups:   COD_DEPE2 [4]
##   COD_DEPE2 GEN_ALU alumnos_n alumnos_prop
##       <dbl>   <dbl>     <int>        <dbl>
## 1         1       1     49402        0.548
## 2         1       2     40715        0.452
## 3         2       1     60457        0.490
## 4         2       2     62813        0.510
## 5         3       1     66029        0.508
## 6         3       2     63884        0.492
## 7         4       1      4626        0.430
## 8         4       2      6136        0.570

Hay funciones que facilitan la tarea

sjmisc::frq(df_mat_18, COD_DEPE2)

## 
## # COD_DEPE2 <numeric> 
## # total N=354062  valid N=354062  mean=2.17  sd=0.84
##  
##   val    frq raw.prc valid.prc cum.prc
##     1  90117   25.45     25.45   25.45
##     2 123270   34.82     34.82   60.27
##     3 129913   36.69     36.69   96.96
##     4  10762    3.04      3.04  100.00
##  <NA>      0    0.00        NA      NA

Hay funciones que facilitan la tarea

df_mat_18 %>% 
  group_by(GEN_ALU) %>% 
  sjmisc::frq(COD_DEPE)

## 
## Grouped by:
## GEN_ALU: 1
##  
## # COD_DEPE <numeric> 
## # total N=180514  valid N=180514  mean=2.99  sd=1.09
##  
##   val   frq raw.prc valid.prc cum.prc
##     1 26961   14.94     14.94   14.94
##     2 22441   12.43     12.43   27.37
##     3 60457   33.49     33.49   60.86
##     4 66029   36.58     36.58   97.44
##     5  4626    2.56      2.56  100.00
##  <NA>     0    0.00        NA      NA
## 
## Grouped by:
## GEN_ALU: 2
##  
## # COD_DEPE <numeric> 
## # total N=173548  valid N=173548  mean=3.06  sd=1.09
##  
##   val   frq raw.prc valid.prc cum.prc
##     1 25650   14.78     14.78   14.78
##     2 15065    8.68      8.68   23.46
##     3 62813   36.19     36.19   59.65
##     4 63884   36.81     36.81   96.46
##     5  6136    3.54      3.54  100.00
##  <NA>     0    0.00        NA      NA

Agregar etiquetas a variable y niveles

df_mat_18 <- df_mat_18 %>% 
  mutate(COD_DEPE2 = labelled(COD_DEPE2,
                              labels = c('Municipal' = 1,
                                         'Particular Subvencionado ' = 2,
                                         'Particular Pagado' = 3,
                                         'Administración Delegada' = 4,
                                         'Servicio Local de Educación' = 5),
                              label = 'Código de Dependencia del Establecimiento (agrupado)'))

frq(df_mat_18, COD_DEPE2)

## 
## # Código de Dependencia del Establecimiento (agrupado) (COD_DEPE2) <numeric> 
## # total N=354062  valid N=354062  mean=2.17  sd=0.84
##  
##  val                       label    frq raw.prc valid.prc cum.prc
##    1                   Municipal  90117   25.45     25.45   25.45
##    2   Particular Subvencionado  123270   34.82     34.82   60.27
##    3           Particular Pagado 129913   36.69     36.69   96.96
##    4     Administración Delegada  10762    3.04      3.04  100.00
##    5 Servicio Local de Educación      0    0.00      0.00  100.00
##   NA                          NA      0    0.00        NA      NA

etiquetas <- c('AGNO' = 'Año escolar',
               'RBD' = 'Rol base de datos del establecimiento',
               'NOM_RBD' = 'Nombre del Establecimiento')

set_label(df_mat_18[, names(etiquetas)]) <- etiquetas

df_mat_18 %>% 
  select(1:2, NOM_RBD) %>% 
  get_label()

##                                    AGNO 
##                           "Año escolar" 
##                                     RBD 
## "Rol base de datos del establecimiento" 
##                                 NOM_RBD 
##            "Nombre del Establecimiento"

niveles <- c('110' = 'Enseñanza Básica',
             '310' = 'Enseñanza Media H-C niños y jóvenes',
             '410' = 'Enseñanza Media T-P Comercial Niños y Jóvenes',
             '510' = 'Enseñanza Media T-P Industrial Niños y Jóvenes')

df_dir_18 <- set_labels(df_dir_18, 
                        ENS_01, ENS_02, 
                        labels = niveles)

df_dir_18 %>% 
  filter(ENS_01 %in% names(niveles)) %>% 
  frq(ENS_02)

## 
## # ENS_02 <numeric> 
## # total N=444  valid N=444  mean=237.38  sd=193.94
##  
##  val                                          label frq raw.prc valid.prc
##    0                                              0 155   34.91     34.91
##  110                               Enseñanza Básica   0    0.00      0.00
##  165                                            165   6    1.35      1.35
##  212                                            212   4    0.90      0.90
##  214                                            214   7    1.58      1.58
##  310            Enseñanza Media H-C niños y jóvenes 165   37.16     37.16
##  363                                            363  14    3.15      3.15
##  410  Enseñanza Media T-P Comercial Niños y Jóvenes  39    8.78      8.78
##  510 Enseñanza Media T-P Industrial Niños y Jóvenes  35    7.88      7.88
##  610                                            610  17    3.83      3.83
##  710                                            710   1    0.23      0.23
##  910                                            910   1    0.23      0.23
##   NA                                             NA   0    0.00        NA
##  cum.prc
##    34.91
##    34.91
##    36.26
##    37.16
##    38.74
##    75.90
##    79.05
##    87.84
##    95.72
##    99.55
##    99.77
##   100.00
##       NA

¿Cuántas escuelas tienen Enseñanza Media H-C ENS == 310 en el directorio de establecimientos?

df_dir_18 %>% 
  select(RBD, NOM_RBD, ENS_01:ENS_04)

## # A tibble: 4,148 x 6
##      RBD NOM_RBD                                ENS_01 ENS_02 ENS_03 ENS_04
##    <dbl> <chr>                                   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
##  1  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS                 0      0      0      0
##  2  6880 COLEGIO ANGLO AMERICAN INTERNATIONAL        0      0      0      0
##  3  8485 LICEO INSTITUTO NACIONAL                  110    310      0      0
##  4  8487 LICEO JAVIERA CARRERA                     110    310      0      0
##  5  8488 LICEO ISAURA DINATOR DE GUZMAN            110    310      0      0
##  6  8489 LICEO BICENTENARIO TERESA PRATS           110    310      0      0
##  7  8490 LICEO NRO 2 MIGUEL LUIS AMUNATEGUI        110    310      0      0
##  8  8491 LICEO DE APLICACION RECTOR JORGE E SC…    110    165    310    363
##  9  8492 LICEO MANUEL BARROS BORGONO               110    310      0      0
## 10  8494 LICEO A-1 VALENTIN LETELIER               310      0      0      0
## # … with 4,138 more rows

Tenemos que cambiar la forma de esta base de datos para responder esta pregunta.

df_dir_18_long <- df_dir_18 %>% 
  gather('variable', 'ENS', starts_with('ENS'))

df_dir_18_long %>% 
  arrange(RBD) %>% 
  select(RBD, NOM_RBD, ENS) %>% 
  head(7)

## # A tibble: 7 x 3
##     RBD NOM_RBD                       ENS
##   <dbl> <chr>                       <dbl>
## 1  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0
## 2  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0
## 3  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0
## 4  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0
## 5  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0
## 6  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0
## 7  1646 COLEGIO CRISTIANO SAN LUCAS     0

Falta eliminar los datos vacios, que en este caso tienen codigo de enseánza igual a cero.

Depurar base con función filter().

df_dir_18_long <- df_dir_18_long %>% 
  filter(ENS != 0)

df_dir_18_long %>% 
  arrange(RBD) %>% 
  select(RBD, NOM_RBD, ENS)

## # A tibble: 8,198 x 3
##      RBD NOM_RBD                           ENS
##    <dbl> <chr>                           <dbl>
##  1  8485 LICEO INSTITUTO NACIONAL          110
##  2  8485 LICEO INSTITUTO NACIONAL          310
##  3  8485 LICEO INSTITUTO NACIONAL            1
##  4  8487 LICEO JAVIERA CARRERA             110
##  5  8487 LICEO JAVIERA CARRERA             310
##  6  8487 LICEO JAVIERA CARRERA               1
##  7  8488 LICEO ISAURA DINATOR DE GUZMAN    110
##  8  8488 LICEO ISAURA DINATOR DE GUZMAN    310
##  9  8488 LICEO ISAURA DINATOR DE GUZMAN      1
## 10  8489 LICEO BICENTENARIO TERESA PRATS   110
## # … with 8,188 more rows

Contar número de casos según variable ENS.

df_dir_18_long %>% 
  group_by(ENS) %>% 
  summarise(ENS_n = n()) %>% 
  filter(ENS %in% c(110, 310))

## # A tibble: 2 x 2
##     ENS ENS_n
##   <dbl> <int>
## 1   110  1893
## 2   310   991

¿Cuántos establecimientos tienen básica (110) y C-H (310)?

df_dir_bas_y_ch <- df_dir_18_long %>% 
  group_by(RBD, NOM_RBD) %>% 
  summarise(basica_y_ch = sum(ENS %in% c(110, 310)) == 2) %>% 
  ungroup()

df_dir_bas_y_ch %>% 
  slice(c(1, 7:8))

## # A tibble: 3 x 3
##     RBD NOM_RBD                     basica_y_ch
##   <dbl> <chr>                       <lgl>      
## 1  8485 LICEO INSTITUTO NACIONAL    TRUE       
## 2  8492 LICEO MANUEL BARROS BORGONO TRUE       
## 3  8494 LICEO A-1 VALENTIN LETELIER FALSE

sum(df_dir_bas_y_ch$basica_y_ch) / nrow(df_dir_bas_y_ch)

## [1] 0.2982869

¿Cuántos alumnos hay por nivel de enseñanza? ¿Cuál es la edad promedio que tienen?

df_rbd_edad_sexo <- df_mat_18 %>% 
  group_by(RBD, COD_ENSE) %>% 
  summarise(alumnos_n = n(),
            edad_mean = mean(EDAD_ALU),
            sexo_prop = mean(GEN_ALU == 1))

df_rbd_edad_sexo %>% 
  head(4)

## # A tibble: 4 x 5
## # Groups:   RBD [2]
##     RBD COD_ENSE alumnos_n edad_mean sexo_prop
##   <dbl>    <dbl>     <int>     <dbl>     <dbl>
## 1  8485      110      1517      12.7  1       
## 2  8485      310      2764      15.6  1       
## 3  8487      110       935      12.7  0.00107 
## 4  8487      310      2027      15.6  0.000493

Pegar datos de alumnos a directorio de establecimientos por nivel de enseñanza.

Cambiaré el nombre de una variable con función rename().

df_rbd_edad_sexo <- df_rbd_edad_sexo %>% 
  rename(ENS = COD_ENSE)

df_dir_18_long_mat <- left_join(df_dir_18_long,
                                df_rbd_edad_sexo,
                                by = c('RBD', 'ENS'))

names(df_dir_18_long_mat)

##  [1] "AGNO"           "RBD"            "DGV_RBD"        "NOM_RBD"       
##  [5] "MRUN"           "RUT_SOSTENEDOR" "P_JURIDICA"     "COD_REG_RBD"   
##  [9] "COD_PRO_RBD"    "COD_COM_RBD"    "NOM_COM_RBD"    "COD_DEPROV_RBD"
## [13] "NOM_DEPROV_RBD" "COD_DEPE"       "COD_DEPE2"      "RURAL_RBD"     
## [17] "LATITUD"        "LONGITUD"       "MATRICULA"      "ESTADO_ESTAB"  
## [21] "ORI_RELIGIOSA"  "ORI_OTRO_GLOSA" "PAGO_MATRICULA" "PAGO_MENSUAL"  
## [25] "variable"       "ENS"            "alumnos_n"      "edad_mean"     
## [29] "sexo_prop"

¿Cuántos alumnos tienen básica (110) y C-H (310)?

df_dir_18_long_mat %>% 
  group_by(ENS) %>% 
  summarise(alumnos_n = sum(alumnos_n)) %>% 
  filter(ENS %in% c(110, 310))

## # A tibble: 2 x 2
##     ENS alumnos_n
##   <dbl>     <int>
## 1   110        NA
## 2   310        NA

R es sensible con valores perdidos NA.

df_dir_18_long_mat %>% 
  group_by(ENS) %>% 
  summarise(alumnos_n = sum(alumnos_n, na.rm = TRUE)) %>% 
  filter(ENS %in% c(110, 310))

## # A tibble: 2 x 2
##     ENS alumnos_n
##   <dbl>     <int>
## 1   110    182551
## 2   310     92962

Construir una base de datos con información geográfica a partir de longitud y latitud presente en la base.

df_dir_18_geo <- df_dir_18 %>% 
  filter(!is.na(LONGITUD)) %>% 
  st_as_sf(coords = c("LONGITUD", "LATITUD"))

Ver la ubicación geográfica

df_dir_18_geo %>% 
  ggplot(aes(colour = as_factor(COD_DEPE2))) + 
  geom_sf(alpha = 0.3, size = 0.5)

Faltan las etiquetas

Agregar etiquetas a variable COD_DEPE2. La tenemos en la base de datos.

gg <- df_dir_18_geo %>% 
  ggplot(aes(colour = as_label(COD_DEPE2))) + 
  geom_sf(alpha = 0.3, size = 0.5)+
  scale_color_discrete(name = 'Dependencia')

library(ggmap)

gran_santiago <- c(left = -70.9634, bottom = -33.6558, right = -70.3592, top = -33.2984)
mapa_base <- get_stamenmap(gran_santiago, zoom = 11)

ggmap(mapa_base) + 
  geom_point(data = df_dir_18, aes(x = LONGITUD, y = LATITUD, colour = as_label(COD_DEPE2)), size = 0.5) +
  scale_colour_discrete(name = 'Dependencia')

library(leaflet)

leaflet() %>% # leaflet works with the pipe operator
  addTiles() %>% # setup the default OpenStreetMap map tiles
  addMarkers(lng = df_dir_18$LONGITUD, lat = df_dir_18$LATITUD, popup = df_dir_18$NOM_RBD)